Dataanalysstekniker - Introduktion
Datavärlden utvecklas och förändras kontinuerligt. Detta förändrar i sin tur sättet på vilket företag bedriver sina affärer. Med andra ord, genom att använda dataanalysstekniker får företagen ny och viktig insikt, inte bara om sina företagsmål utan också kundförväntningar.
Enligt analytiker Svetlana Sicular från Gartner ger big data kontext till företag och hjälper till att överbrygga avståndet mellan odefinierade och definierade data. Detta skapar i sin tur nya förväntningar eftersom konsekvent kvalitet måste upprätthållas i varje steg. Konvergens av social, mobil, moln och big data information samt att få viktig insikt som kan hjälpa till att nå konsumentmål är också viktiga faktorer inom dataanalysfärdigheter.
I allmänhet finns det två former av dataanalystekniker, nämligen kvantitativ och kvalitativ dataanalys. Att förstå målet med dataanalysutbildningen är oerhört viktigt eftersom det kommer att avgöra vilken form av data som måste investeras i företaget.
Medan kvantitativ dataanalysutbildning generellt handlar om mängder, nämligen de som är i numerisk form. Kvantitativa data kan mätas och exempel inkluderar ett antal kunder som har köpt en viss produkt, antal framgångsrika marknadsföringskampanjer under ett år, bland annat.
Kvalitativ dataanalysutbildning mäts å andra sidan i termer av information som inte kan mätas. Exempel på kvalitativa dataanalystekniker inkluderar funktioner som lockar kunder, kvaliteter som får en arbetsgivare att stanna i ett företag bland andra.
En djupgående titt på kvalitativa dataanalysstekniker
Definierad som processen för att känna till stora mängder data är kvalitativa dataanalystekniker generellt baserade på olika källor.
Kvalitativa dataanalystekniker använder flera källor, det gör det möjligt för data att basera sina resultat på många omfattande insikter. Detta innebär att kvalitativa data tar den beskrivande informationen från företag och erbjuder en giltig tolkning för samma.
Insikten kan erhållas från flera källor som intervjuer, dokument, bloggar, bilder och videor.
Kvalitativa dataanalystekniker kretsar i allmänhet kring de insikter och kunskaper som forskarna har fått. Samtidigt är det viktigt att komma ihåg att deltagarna i forskningen genom underlättande också kan spela en viktig roll i hela processen eftersom de kan hjälpa till att identifiera de viktigaste teman relaterade till forskningen.
Eftersom kvalitativ forskning bygger på forskarnas intryck och insikter är det viktigt att forskningen bedrivs på ett systematiskt sätt.
Det är också viktigt att forskaren är medveten om sitt ansvar och är i stånd att bedriva forskningen på ett sätt som är heltäckande, korrekt och öppet. Detta är en mycket viktig faktor eftersom det finns en vanlig uppfattning bland många människor att kvalitativ forskning inte är lika effektiv och pålitlig som kvantitativ data.
Sammantaget är det oerhört viktigt att forskare som utför kvalitativ dataanalysteknik måste ägna stor uppmärksamhet åt varje ord som talas av målgruppen, utöver sammanhang, konsistens och sammandragningar av synpunkter, frekvens och intensitet av kommentarer. som de stressar på. Allt detta är mycket viktiga saker och kan påverka forskningens övergripande insikter och resultat.
Dataanalystekniker kan göras på två sätt.
- Det första sättet att undersöka insikter med ett fördefinierat ramverk. En relativt enkel metod, denna metod är nära anpassad till politik och programmatisk forskning som i allmänhet har mål och mål som beslutas i själva inledningsskedet. Detta är ett utmärkt sätt att bedriva forskning eftersom det hjälper forskare att fokusera endast på de frågor och insikter som är viktiga för varumärket.
- Det andra tillvägagångssättet för dataanalys har ett mer utforskande perspektiv, vilket uppmuntrar företagen att överväga och koda all information. Genom att låta forskare få bättre insikter genom att undersöka alla berörda data kan denna strategi ta en helt ny och unik riktning. Oftast beror inte kvalitativa dataanalysstekniker på båda dessa metoder.
Med det sagt är det första steget med kvalitativa data att bekanta sig med uppgifterna. Alla dataforskare måste vara bekanta med data så att de kan få en bättre förståelse av ämnet.
Det är därför kodning av uppgifterna kan vara en mycket viktig aspekt av dataforskningen. En kod är ett ord eller en fras som kan fånga essensen i materialet. Detta är i allmänhet det första steget i datareduktion och tolkning. När du har kodat all information måste forskare abstrahera teman från koden.
Efter detta måste koderna grupperas i enlighet med deras teman och funktioner. För att känna till kodning kan forskare sätta ihop data under specifika titlar.
Tekniker för kvantitativ dataanalys
Några av de dataanalystekniker som används av forskare för kvalitativ datainsamling inkluderar följande:
1. Intervju:
En intervju är kanske en av de vanligaste formerna för att bedriva kvantitativ forskning. Medan intervjuer vanligtvis genomförs på ett sätt, kan de ibland också göras i en grupp. Allt från mycket strukturerad karaktär till öppna och konversationsformat beror intervjustrukturen i allmänhet på varumärkets / företagets mål och mål.
En mycket strukturerad form av intervju används främst av intervjuare för att hitta socio-demografiska insikter. Men i de flesta fall är intervjuer i allmänhet öppna och mindre strukturerade. Vidare kan ordningen på frågor som ställs av forskaren variera medan frågorna förblir desamma.
Det är därför en bra intervjuare är avgörande för framgången om någon forskning. Det är också viktigt att intervjuaren upprättar ett stöd- och förtroendesystem med respondenterna eftersom det är viktigt för att få tillgång till deras verkliga åsikter och övertygelser. Det är därför skickliga intervjuer tar övning och tid.
Samtidigt är det viktigt att intervjuaren verkar icke bedömande och måste vara medveten om både de verbala och icke verbala meddelandena som skickas ut av respondenterna. Framför allt måste intervjuaren vara en bra lyssnare så att han kan dra slutsatsen från de svarande.
2. Fokusgrupper:
En annan form av kvalitativ teknik för analys av analysdata är en fokusgrupp som vanligtvis används för specifika typer av publik. Detta är i allmänhet en effektiv typ av metod eftersom forskaren genom denna dataanalysteknik kan få mycket information om många människor på bara en session.
Fokusgrupper är i allmänhet homogena till sin natur, till exempel grupper av lärare, idrottspersoner eller studenter. Eftersom fokusgrupper vanligtvis bedrivs i en stressfri och trevlig miljö tenderar ämnena att vara avslappnade och därför kan intervjuaren få viktig insikt.
3. Observation:
Den tredje typen av dataanalysstekniker för kvantitativa data är observation. Medan många forskare använder en kamera för att spela in vad som händer på fältet, är detta ganska ovanligt. Detta är svårt att utföra eftersom försökspersonerna kanske är medvetna om att forskaren gör det svårt för dem att få insikter om sina studier. Den viktigaste uppgiften för intervjuaren skulle vara att hjälpa försökspersonerna att bete sig naturligt och svara på deras fråga utan rädsla eller obehag.
- Andra metoder för datainsamling får insikter genom skildringar av incidenter framför ämnena. Tryckt material som kursplan, rykte, anteckningar och fotografier används för att dokumentera fynd och insikter som forskare har fått genom kvalitativ forskning.
En djupgående undersökning av kvantitativa dataanalysstekniker
Kvantitativa data behandlar siffror och numerisk informationsform. Detta handlar om frågor som hur många, hur ofta, när och var. Några exempel på kvantitativa data i resultatform inkluderar följande 50 procent av kunderna som tyckte att den nya produkten var användbar, 70 procent av internetkunderna bokar filmbiljetter online eller 3 av 5 kunder gillar att få kuponger levererade till sin smartphone.
Dessa typer av insikter är mycket användbara för företag som vill förstå och stärka sin kundbas på ett strategiskt och omfattande sätt. Genom att ge företag faktiska statistik och antal kan kvantitativa dataanalystekniker verkligen hjälpa varumärken att skapa effektiva kampanjer och marknadsföringsstrategier.
I kvantitativa dataanalysstekniker spelar statistik en mycket viktig roll för att hjälpa forskare att få information från de berörda uppgifterna. Statistik kan hjälpa till att sammanfatta data samt beskriva och förstå mönster, förhållanden och kopplingar mellan olika enheter och nummer.
Statistik kan antingen vara beskrivande eller slutsatsen. Medan beskrivande statistik hjälper forskare att sammanfatta de berörda uppgifterna, används inferensstatistik för att identifiera statistiskt signifikanta skillnader mellan datagrupper.
Några av de viktigaste kvantitativa inkluderar följande
-
Exempel på frågor och frågeformulär:
En frågeformulär är ett forskningsmedium där en serie frågor ställs till förfogande för olika respondenter, i syfte att samla in information om ett visst ämne.
Uppfunnet av Statistical Society of London 1838 är frågeformulär extremt populära i nästan alla former av branscher. En av de största fördelarna med att investera i ett frågeformulär är att det är relativt kostnadseffektivt och inte kräver mycket ansträngning från forskarnas sida.
Deras nackdel å andra sidan kan komma i form att respondenterna i allmänhet ger samma typ av svar på alla frågor. Detta kan påverka forskarens slutliga insikter och studieresultat eftersom frågeformuläret kanske inte leder till några värdefulla insikter eller fördelar.
Ett frågeformulär kan vara mycket fördelaktigt för forskare som vill ta reda på vissa egenskaper i en demografisk grupp som preferenser för varumärken, beteenden beträffande matvanor, fakta enligt kön, dominerande personlighetstrekk hos en individ bland annat.
-
Telefoniska intervjuer:
En annan viktig kvantitativ dataanalysfärdighet är telefoniska intervjuer. Med sin egen uppsättning fördelar och nackdelar är telefoniska intervjuer baserade på de slutliga målen och målen för varumärket. Några av de vanligaste fördelarna med en telefonintervju är följande:
- Det är ett kostnadseffektivt medium eftersom det kräver mycket mindre input och mänskligt kapital
- En till en intervju är tidskrävande och hektisk, ett problem som lösas genom telefonintervju som det kan göras enligt respondentens bekvämlighet
- Det kan förbättra kvaliteten på datainsamlingen
- Det kan inkludera ett stort demografiskt område eftersom det inte finns några utmaningar att resa. Samtidigt är det viktigt att notera att det ibland kan vara några hinder i vägen för en telefonintervju som anslutningsstörningar och kommunikation med tredje parter. Som sagt, att anställa ett bra telefonföretag som har erfarenhet av att hantera stora grupper av människor, spridda över den variabla regionen kan hjälpa ett företag att bedriva sin forskning och därigenom nå sina mål.
-
Online undersökningar:
Internet är idag ett mycket kraftfullt medium. Lägg till så många sociala medieplattformar som Facebook, LinkedIn, twitter och Instagram har gjort sin närvaro känd i nästan alla regioner i världen. Detta innebär att undersökningar online har blivit ett mycket enkelt och effektivt sätt att samla in information från målgruppen.
Genom att rikta in sig på kunder på internet och fråga tema att delta i relevanta sociala kampanjer och undersökningar, kan varumärken få mycket bättre och omfattande insikter om deras varumärkeskraft och uppfattning.
Onlineundersökningar är ett bra medium för att samla in den nödvändiga informationen, eftersom de inte bara är kostnadseffektiva utan kan innehålla ett mycket stort urval av en publik också. Med andra ord är onlineundersökningar bra medel genom vilka märken kan avslöja meningsfulla åsikter, kommentarer och feedback om sina varumärken, direkt från kunderna.
Med detta kan de skapa meningsfulla kampanjer och strategier som tillgodoser deras behov och även jämföra resultat. Eftersom de är snabba, effektiva och billiga kan onlineundersökningar hjälpa varumärken att få snabba och effektiva svar direkt från deras kundbas.
Sammantaget är dataanalysstekniker, vare sig det gäller kvantitativa data eller kvalitativa data, extremt viktiga för att hjälpa företag att nå slutgiltiga resultat samt sätta upp nya mål och framtida mål. När marknadsföringskampanjer och strategier för alla företag bygger på djup rotad forskning ökar graden för framgång och lönsamhet och det blir mycket lättare för dem att hantera och övervinna sina utmaningar på ett effektivt sätt.
Rekommenderade kurser
Detta har varit en guide till dataanalystekniker här vi har diskuterat en djupgående titt på kvalitativa och kvantitativa tekniker för dataanalys. Du kan också titta på följande dataanalyskurs för att lära dig mer -
- Dataanalys med Pandas och Python
- Kategorisk dataanalys med SAS
- Logga dataanalys med Hadoop
- Avancerad Python för IoT & IoT-baserad dataanalys